Opis projektu
Wykorzystanie obliczeniowej informacji zwrotnej do badania percepcji wzrokowej w czasie rzeczywistym
Ludzki umysł nieustannie przetwarza informacje wizualne, a układ nerwowy ma zdolność do elastycznego reagowania na dostarczane na bieżąco sygnały sensoryczne. Jednak te same mechanizmy neuronowe muszą również wspierać stabilność percepcyjną. Zespół finansowanego ze środków UE projektu COGSTIM zbada funkcjonalne sieci neuronowe, które wspierają tę równowagę pomiędzy elastycznością i stabilnością percepcyjną w obszarach wzrokowych naczelnych. Zespół projektu połączy rejestrację aktywności elektrofizjologicznej o wysokiej gęstości z dekodowaniem neuronowych korelatów wyborów percepcyjnych danego osobnika w czasie rzeczywistym, w oparciu o adaptacyjne algorytmy uczenia maszynowego. Do przewidywalnej kontroli percepcji wzrokowej naukowcy wykorzystają stymulację elektryczną w zamkniętej pętli z dynamicznie regulowaną informacją zwrotną. Połączenie dekodowania i stymulacji posłuży w przyszłości za podstawę do opracowania protokołów terapeutycznych o charakterze rehabilitacyjnym, jak również innowacyjnych interfejsów mózg-maszyna do praktycznych zastosowań.
Cel
Computational models of vision often address problems that have a single and definite end-point, such as visual recognition: an example of this might be to find a ripe banana in a complex scene. However, not all computation is of this form. Visual information is processed continuously in sensory areas and the nervous system has the capacity to alter or halt an ongoing behavioral response to changes in incoming information. We can therefore react flexibly to updated sensory input or changed requirements for motor output. On the other hand, these same neuronal mechanisms must also support perceptual stability, so that noisy signals do not cause loss of a crucial goal.
In project COGSTIM, I will investigate the functional neuronal networks that support the balance between perceptual flexibility and stability, within primate visual areas. I will use a highly innovative approach, combining dense electrophysiological recording with online (real-time) decoding of neuronal correlates of the subjects perceptual choice, based on adaptive machine-learning algorithms. In order to control visual perception effectively and predictably, closed-loop electrical stimulation will be applied under dynamically adjusted feedback to identified neuronal circuits that causally modulate associated percepts. Crucially, this novel approach using joint decoding and stimulation in real time will allow me to target dynamically visual percepts, representing a significant advance in our understanding of on-going, continuous computations of the primate brain. Such developments offer promising bases for the future development of rehabilitative therapeutical protocols, as well as innovative brain machine interfaces suitable for real-world use.
Program(-y)
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European FellowshipsKoordynator
39106 Magdeburg
Niemcy